在本文中，我们将概述SV形式共享任务，作为第三届学术文档处理（SDP）的一部分，在Coling 2022.中，在共同的任务中，为参与者提供了变量和变量的词汇，被要求确定全文学术文档中的单个句子中提到了哪些变量。两支球队总共向共享任务排行榜提交了9项意见。尽管所有团队都没有改进基线系统，但我们仍然从他们的意见书中获取见解。此外，我们提供了详细的评估。我们共享任务的数据和基线可在https://github.com/vadis-project/sv-inend上免费获得
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学术数据中的引文信息是进入刊物的重要洞察的重要来源和学术话语。引文分析结果和引用的机器学习的适用性严重取决于此类数据的完整性。现在学术数据的一个特定的缺点是非英语出版物通常不包括在数据集中，或者语言元数据不可用。因此，唯一研究了不同语言（交叉引用）的出版物之间的引文仅对非常有限的程度。在本文中，我们对基于超过100万英文论文的交叉引用分析，跨越三个科学学科，三十年的时间跨度。我们的调查涵盖了引用的语言和学科之间的差异，随着时间的推移，趋势以及交叉引用的使用特征以及影响。在我们的研究结果中，引文的增加率为中文所写的出版物，引用主要针对当地非英语语言，以及交叉和单声道引用之间的引文意图的一致性。为了促进进一步的研究，我们会公开收集的数据和源代码。
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